VMD和ELM算法在天然气管道泄漏检测中的应用研究

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天然气管道泄漏产生的次声波信号是非平稳信号,在实际的天然气管道泄漏检测过程中存在着一些复杂的问题。例如泄漏特征信息提取困难,常造成错报、误报、漏报等。针对以上问题,本文将变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法应用于管道泄漏检测中,完成管道泄漏信号的分解去噪、特征提取以及分类识别。首先,研究变分模态分解的理论知识,将其应用在噪声鲁棒性、低频信号分离、实际采集的天然气管道泄露信号的处理等方面。通过与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition)对管道信号的分解去噪仿真实验的结果进行对比分析,证明VMD算法在天然气管道泄漏检测中可行性和分解去噪有效性。其次,引入用于度量信号复杂程度的熵理论。本章重点的介绍了样本熵理论,并且在样本熵理论的基础上提出了基于VMD和样本熵的特征提取方法。首先使用VMD分解管道信号时,为了防止过分解或者欠分解问题,研究了通过中心频率对预设尺度K进行确定,使得信号得到最佳分解。接着用VMD算法将信号分解得到多个模态函数分量IMFs,然后使用相关系数准则选取出包含原始信号的大量特征信息的模态分量作为有效IMF分量,最后计算所选取的这些有效分量的样本熵,并进行样本熵归一化处理得到归一特征向量。为后续的管道工况信号的分类识别做好准备。最后,以天然气管道泄漏检测实验室采集的次声波信号数据作为研究对象,对三类管道工况信号进行了研究。研究了极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法的基本理论,将归一化的样本熵特征向量作为输入,进行分类识别。结果表明:基于ELM对不同的管道工况信号有良好的识别效果,其识别的准确率高达91.11%。
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